## CLUSTERING ITEM FAST MOVING DAN SLOW MOVING PADA PRODUK UNILEVER MENGGUNAKAN ALGORITMA K-PROTOTYPE (Studi Kasus: YOGYA PURWAKARTA)
Akhmad Subhan, Ahmad Faqih, Bambang Irawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia akhmad.subhan.45@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  supermarket  terdapat  dua  kategori  produk  yaitu  produk fast  moving merupakan  produk  yang  cepat terjualan  sedangkan  produk slow  moving merupakan  produk  yang  penjualannya  lambat.  Penentuan  kategori produk  sebenarnya  sangat  penting,  namun  penentuannya  masih  menggunakan  pendekatan  empiris  sehingga penentuannya  masih  kurang  tepat  atau  bahkan  tidak  dilakukan  pengkategorian  produk  sama  sekali.  Padahal kesalahan  dalam  penentuan  kategori  suatu  produk  jelas  mempengaruhi  stok  produk.  Produk  yang  salah dikategorikan  akan  mengakibatkan  stok  produk  habis  ataupun  sebaliknya  stok  produk  menjadi  menumpuk. Penentuan kategori produk harus memiliki akurasi tinggi sehingga meminimalkan kerugian. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengelompokan produk termasuk ke dalam kategori fast moving atau slow moving menggunakan algoritma K-prototype . Metode pengelompokan menggunakan algoritma K-prototype . Algoritma ini adalah hasil pengembangan dari algoritma K-Means untuk menangani clustering pada data dengan atribut bertipe campuran numerik dan kategorikal. Hasil dari penelitian ini ialah clustering yang di peroleh dengan jumlah cluster , cluster k  =  0  sampai  k  =  2  diperoleh  item  produk  yang  termasuk  ke  dalam fast  moving dan slow  moving di  Yogya Purwakarta. Cluster yang mempunyai nilai sellout terbesar ada pada cluster 0 dan cluster 1 yaitu 1.219 – 23.761 pcs penjualannya, sedangkan cluster yang mempunyai sellout terkecil ada pada cluster 2 yaitu di bawah 1.000 pcs penjualannya.
Kata kunci : K-prototype, K-Means, Kategori, Fast Moving, Slow Moving.

## 1. PENDAHULUAN
Pada setiap supermarket diperlukan penanganan persediaan  yang  efisien.  Pengelolaan  persediaan barang  yang  efisien  akan  meningkatkan  penjualan dan  keuntungan,  penanganan  yang  dimaksud  yaitu pengelolaan  barang  yang  perputarannya  dapat dikendalikan sehingga tidak ada penumpukan barang kadaluarsa  yang  sia-sia.  Pengelompokkan  barang yang tidak tepat merupakan salah satu kendala yang akan mengakibatkan penumpukan barang kadaluarsa dan tidak ada penjualan.
Perputaran produk ada 2 jenis yaitu produk laku ( fast moving ) dan produk kurang laku ( slow moving ). Produk laku ( fast moving ) adalah barang yang dapat terjual  secara  cepat,  dan  biasanya  merupakan kebutuhan  sehari-hari.  Produk  kurang  laku  ( slow moving )  adalah  barang  yang  tidak  diminati  atau dijual  selama  waktu  hampir  90  hari  sehingga menyebabkan perputaran lambat.
Keuntungan yang didapat dari pengelompokkan ini  untuk  produk  laku  ( fast  moving )  pihak  toko diharapkan bisa menambah stok penjualannya sesuai dengan  rata-rata  penjualan  per  pekan  ( rpp )  guna menjaga  supaya  tidak  terjadi  kekosongan  barang terhadap  produk  laku,  sedangkan  untuk  produk kurang  laku  ( slow  moving )  pihak  toko  bisa mempertimbangkan  produk-produk  tersebut  untuk dihapuskan  atau  tidak  jual  lagi,  caranya  dengan diadakannya promo flush out .
Yogya  Purwakarta  merupakan  toko  retail  yang menjual  berbagai  macam  produk  dengan  format
supermarket  atau  swalayan,  salah  satu  produknya adalah  dari  Unilever  yang  memiliki  banyak  jenis produk  dengan  berbagai  variant,  tentunya  dengan banyaknya produk sering kali lalai dalam pengecekan  produk  dikarenakan  belum  adanya metode yang tepat dalam melakukan pengelompokkan  produk  jual  yang  ada  di  Yogya Purwakarta,  sehingga  masih  menggunakan  cara manual yang memakan waktu yang cukup lama.
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan produk termasuk ke dalam kategori produk laku ( fast moving ) atau kurang laku ( slow moving ) menggunakan  algoritma K-prototype ,  sehingga dapat mempermudah pihak toko dalam memonitoring produk yang menghasilkan penjualan bagus  dengan  produk  yang  bisa  berdampak  kepada nilai  pendapatan  toko.  Diharapkan  dengan  adanya pengelompokkan  tersebut  dapat  meningkatkan penjualan serta mengurangi kekosongan barang dan meminimalkan  produk  tidak  terjual  yang  dapat merugikan toko.
Selain  melakukan  wawancara  penulis  juga mecari  penelitian  sebelumnya  yang  berhubungan dengan  penelitian  ini,  diantaranya  peneliatian  yang dilakukan  oleh  [1],  dengan  judul  segmentasi pelanggan  PT.  Telekomunikasi  Seluler  Indonesia menggunakan clustering algoritma K-prototype dan metode elbow sebagai perumusan strategi marketing. Hasil  percobaan  ini  menghasilkan  rekomendasi strategi pelanggan yang dapat diterapkan oleh pihak pemasaran Telkomsel dengan mendapatkan 4 jumlah
cluster terbaik. Selanjutnya penelitian yang dilakukan  oleh  [2],  yang  berjudul  metode cluster menggunakan  kombinasi algoritma cluster K- prototype dan algoritma genetika untuk data bertipe campuran.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan optimasi  pusat  cluster  dengan  algoritma  genetika berhasil  meningkatkan  akurasi  hasil  cluster  dengan K-prototype , nilainya lebih tinggi dari yang lainnya yaitu 0,0054 dibandingkan 0,0031.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  diharapkan mampu  mengetahui  pengelompokan  data  penjualan produk Unilever yang ada di Yogya Purwakarta (PT Akur Pratama) dengan penerapan metode clustering menggunakan algoritma  K-prototype berdasarkan data  penjualan  produk  Unilever  dari  bulan  Januari- Oktober  2021  di  Yogya  Purwakarta.  Langkah  awal yang harus dilakukan adalah mengumpulkan dataset. Data  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  ialah  data privat yang didapat dari pihak toko sebagai data yang dipakai  dalam  proses  pengelompokkan  memakai metode clustering algoritma K-prototype dilihat dari hasil  cluster  algoritma  tersebut  didapat  untuk mengetahui  informasi  kategori  produk  jual  sesuai dengan data penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem
Sistem adalah sebuah tatanan (keterpaduan) yang terdiri  dari  sejumlah  komponen  fungsional  (dengan satuaan fungsi/tugas khusus) yang saling berhubungan dan  secara  bersama-sama  bertujuan  untuk  memenuhi suatu proses/pekerjaan tertentu [3].
Sistem  adalah  kumpulan  dari  komponen- komponen yang memiliki unsur keterkaitan antara satu dan  lainnya.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sistem adalah  merupakan  suatu  hal  yang  saling  terkait  satu sama  lain  untuk  mencapai  sebuah  tujuan  yang  sama [4].

## 2.2. Informasi
Data  adalah  fakta  mentah  mengenai  orang, tempat,  kejadian,  dan  hal-hal  yang  penting  dalam organisasi. Informasi adalah data  yang telah diproses atau  diorganisasi  ulang  menjadi  bentuk  yang  berarti [3].
Pengolahan data adalah proses perubahan bentuk data  menjadi  informasi  yang  memiliki  kegunaan. Semakin  banyak  data  dan  kompleksnya  aktivitas pengolahan data, maka metode pengelolaan data yang tepat sangat dibutuhkan [4].

## 2.3. Data Mining
Data  mining  merupakan  satu  kata  yang digunakan  buat  mendapatkan  pemahaman  yang terdapat pada basis data. Data mining adalah  metode semi  mekanis  yang  memakai  teknik  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning serta ringkasan  dan  mengetahui  pemahaman  berguna terdapat pada basis data [5].

## 2.4. Clustering
Clustering mengacu  pada  pengelompokkan kemiripan dokumen, observasi, atau mencermati serta menciptakan  berbagai  materi  yang  mempunyai persamaan. Cluster merupakan  kelompok  asal  data yang mempunyai persamaan satu sama lain, serta tidak sama  menggunakan  report  pada cluster lain. Clustering mencoba untuk membagi seluruh kumpulan  facts  membentuk cluster yang  cukup mempunyai  kesamaan,  di  mana  persamaan  file  pada satu cluster akan  bernilai  maksimal,  sedangkan persamaan menggunakan arsip pada cluster lain akan bernilai  minimal. Clustering pada  facts  mining bermanfaat  untuk  mendapatkan  model  pembagian  di dalam sebuah facts set yang bermanfaat untuk metode analisis records . Persamaan objek umumnya di dapat dari relasi nilai-nilai atribut yang menyebutkan materi records,  sedangkan  materi  statistics  umumnya  di sampaikan  menjadi  sama  titik  dalam  ruang  bersegi banyak [6].

## 2.5. Algoritma K-Prototype
Algoritma K-prototype adalah salah satu metode Clustering yang  berbasis  partitioning. Algoritma ini adalah  hasil  pengembangan  dari algoritma  K-Means untuk menangani clustering pada data dengan atribut bertipe campuran numerik dan kategorikal. Pengembangan yang dilakukan oleh Huang mempertahankan  efisiensi  algoritma K-Means dalam menghadapi data berukuran besar dan dapat diterapkan pada  data  numerik  dan  kategorikal.  Pengembangan yang  mendasar  pada  algoritma K-prototype terdapat pada  pengukuran  kesamaan  ( similarity  measure ) antara object dengan centroid ( prototype )-nya [2].

## 2.6. Manajemen Persediaan
Manajemen persediaan ( inventory management ) atau pengendalian tingkat persediaan adalah kegiatan yang  berhubungan  dengan  perencanaan,  pelaksanaan dan  pengawasan  penentuan  kebutuhan  produk, sehingga  kebutuhan  produk  dapat  dipenuhi  pada waktunya  dan  di  lain  pihak  investasi  persediaan produk  dapat  ditekan  secara  optimal.  Pengendalian tingkat  persediaan  bertujuan  mencapai  efisiensi  dan efektivitas  optimal  dalam  penyediaan  produk  [7]. Beberapa istilah dalam persediaan yaitu:
1. Persediaan bahan baku di tangan ( stock on hand ).
2. Daftar persediaan secara fisik.
3. Produk kosong ( out of stock ).
4. Permintaan produk ( pre-order ).
Metode  persediaan  yang  digunakan  di  Yogya Purwakarta  adalah  metode Min-Max ( minimum- maksimum ).  Metode Min-Max merupakan  metode persediaan  dimana  kuantitas  pemesanan  hanya  dapat dilakukan diantara kuantitas minimum dan maksimum dari rata-rata penjualan. Rata-rata penjualan diperoleh data penjualan tahun lalu.
2.7. FSN (Fast Slow Non) Analysis
FSN  merupakan  kepanjangan  dari  fast,  slow, non-moving. FSN analysis bertujuan dalam pengelompokkan  produk  yang  berdasarkan  atas pergerakan produk dari pendataan inventory penjualan.  Setelah  itu  produk  akan  diklasifikasikan berdasarkan fast, slow dan non-moving [8].
Slow  moving  item adalah  item  yang  memiliki permintaan yang sangat kecil, sedangkan fast moving item  adalah  item  yang  memiliki  permintaan  yang sangat  besar  baik  dari  besaran  pesanan  atau  jumlah pesanan,  permintaan  merupakan  salah  satu  hal  yang menjadi tolak ukur dalam menentukan apakah sebuah item termasuk dalam slow movin g item atau tidak [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode analisa data di pergunakan pada penelitian ini merupakan analisis deskriptif pada pemilihan data kuantitatif.  Pada  manfaatnya,  analisa  deskriptif dipergunakan  buat  mengambarkan  dan  menguraikan data yang dikumpulkan dari informasi-informasi yang ada,  data  yang  di  maksud  merupakan  data  sekunder berupa  data  kuantitatif  berupa  angka-angka  yang sanggup digunakan untuk operasi matematika [10].
Penelitian ini dilakukan di Yogya Purwakarta (PT. Akur  Pratama).  Sumber  data  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  data  lapangan  yaitu  data  tentang penjualan  produk  Unilever  dari  bulan  Januari  - Oktober 2021.

## 3.1.  Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini adalah  penelitian  lapangan  dengan  cara  melakukan pengamatan  langsung  pada  toko  yang  bersangkutan. Adapun  teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara:
1. Interview
Yaitu  metode  untuk  mendapatkan  data  dengan cara  melakukan  tanya  jawab  secara  langsung dengan  pihak-pihak  yang  bersangkutan  guna mendapatkan data dan keterangan yang menunjang.
2. Observasi Observasi  sebagai  teknik  pengumpulan  data mempunyai ciri yang spesifik bila dibandingkan teknik  yang  lain.  Observasi  merupakan  suatu proses  yang  kompleks,  suatu  proses  yang tersusun  dari  berbagai  proses  biologis  dan psikologis. Dua proses pengamatan dan ingatan.

## 3.2.  Analisa Data
Terdapat  proses  dalam  Data  Mining  yang  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Seleksi Data Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil  seleksi  yang  akan  digunakan  untuk  proses data  mining,  disimpan  dalam  suatu  berkas, terpisah dari basis data operasional.
2. Pre-processing / Cleaning (Pemilihan Data) Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu  dilakukan  proses  cleaning  pada  data  yang menjadi focus KDD. Proses cleaning mencangkup  antara  lain  membuang  duplikasi data,  memeriksa  data  yang  inkonsisten,  dan memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti kesalahan  cetak  (tipografi).  Juga  dilakukan proses  enrichment,  yaitu  proses  “memperkaya” data yang sudah ada dengan data  informasi  lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.
3. Transformasi. Coding  adalah  proses  transformasi  pada  data yang  telah  dipilih,  sehinga  data  tersebut  sesuai untuk  proses  data  mining.  Proses coding dalam KDD  merupakan  proses  kreatif  dan  sangat tergantung  pada  jenis  atau  pola  informasi  yang akan dicari dalam basis data.
4. Data Mining Data  Mining  adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Terknik,  metode,  atau  algoritma  dalam  data mining sangat bervariasi, pemilihan metode atau algoritma  yang  tepat  sangat  tergantung  pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
5. Knowledge Knowledge adalah informasi yang dihasilkan dari proses  data  mining  perlu  ditampilkan  dalam bentuk yang  mudah dimengerti oleh pihak  yang berkepentingan. Tahap ini mencakup pemeriksaan pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan tentang penjualan produk Unilever di Yogya Toserba pada  area  Jawa  Barat.  Data  didapat  dari  internal  HO Unilever  dengan  HO  Yogya  Toserba  sebanyak  1069 item  produk  dari  bulan  Januari  -  Oktober  2021  di Yogya Purwakarta menggunakan 16 atribut antara lain no,  art_code,  category,  sku_desc,  harga,  januari, februari,  maret,  april,  mei,  juni,  juli,  agustus, september, oktober, total.

## 1. Seleksi Data
Pada tahap ini dilakukan seleksi data pada proses penelitian  menggunakan  data  dari  bulan  Januari  - Oktober  2021  di  Yogya  Purwakarta  yang  digunakan dalam  proses  data  mining.  Terdapat  4  atribut  setelah dilakukan seleksi data diantaranya art_code, category, sku_desc, sellout_pcs. Dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Seleksi Data
Data yang sudah dipilih terlebih dahulu dilakukan pemeriksaan tipe data dari bingkai data dengan metode dtypes,  kita  dapat  melihat  semua  variabel  pada  data tersebut termasuk integer atau object.
Gambar 2. Tipe Data

## 2. Data Preprocessing
Setelah  dilakukan  proses  seleksi  data  selanjutnya dilakukan  proses preprocessing data,  data  yang diambil  merupakan  data  penjualan  produk  Unilever dari  bulan  Januari  –  Oktober  2021  di  Yogya Purwakarta. Tujuan dari data preprocessing ini adalah mengabaikan  nilai-nilai/atribut  data  yang  kurang berpengaruh  pada  proses  pengelompokkan  data, memperbaiki  kekacauan  data  serta  mempelajari  data yang tidak selaras.
Pada tahap ini peneliti tidak akan mengelompokkan  semua  fitur,  melainkan  fokus  pada fitur berikut ini :
1.  fitur numerik: sellout_pcs 2.  fitur categoris: category, sku_desc
Langkah  selanjutnya  menempatkan  fitur  numerik pada  skala  yang  sama.  Hal  ini  dilakukan  untuk memastikan semua fitur dipertimbangkan secara setara dalam  pengelompokan  akhir  (yaitu  jarak  antar  titik disetiap fitur yang sama).
Gambar 3. Skala Data
Untuk  menentukan  algoritma K-prototype yang tidak terlalu terpengaruh oleh outlier ini harus dihapus. Di sini  menghapus setiap titik  yang terletak di  luar 3 standar  deviasi  dari  meannya.  Dari  total  1069  item setelah  diproses  menjadi  1052  item.  Proses  tersebut bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Penghapusan Data

## 3. Menemukan Jumlah Cluster Optimal
Kita harus melihat berbagai metrik evaluasi cluster untuk  mendapatkan  saran  tentang  berapa  banyak klaster yang bisa kita klasterkan datanya.
Untuk  bagian  ini  kita  akan  melihat  metrik  evaluasi cluster :  Metode Siku Untuk menerapkan metode evaluasi tersebut, kita harus  menerapkan  algoritma K-prototype dengan jumlah cluster yang berbeda.  Algoritma  ini membutuhkan posisi indeks dari variabel kategori:
Gambar 5. Posisi Indeks Variabel
Metode Siku ( Elbow ) ini menghitung total variant cluster (biaya)  untuk  berbagai  jumlah  cluster.  Saat kami  meningkatkan  jumlah  cluster,  kami  berharap variant  cluster  total  menurun.  Metode  Siku  ( Elbow ) menunjukkan  jumlah  cluster  dimana  menambahkan lebih  banyak  cluster  tidak  akan  secara  signifikan mengurangi variant cluster total. Nomor ini ditemukan di "siku" plot. Kita dapat melihat bahwa siku terletak di sekitar 3 cluster dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Plot Cluster

## 4. Data Mining
Proses data  mining yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  yaitu clustering  algortima K-prototype . Setelah melihat metode evaluasi cluster , sekarang kita dapat  melanjutkan  dan  menerapkan algoritma K- prototype untuk  mengelompokkan  data.  Berikut penerapannya:
 n_cluster = 3: atur jumlah cluster sama dengan 3
 init  =  “huang”:  inisialisasi  centroid  diatur menggunakan metode “huang”
 n_init = 25: jumlah inisialisasi centroid
 random_state = 42: metode inisialisasi centroid
Gambar 7. Plot Cluster Dataframe

## 5. Knowledge
Langkah  berikutnya  dari  penelitian  ini  adalah mengeksplorasi cluster yang terbentuk. Dari sebelumnya,  kita  telah  menambahkan  kolom cluster pada  dataframe  yang  terdiri  dari  3 cluster untuk membantu pengelompokkan data yang kemudian kita harus  tahu  berapa  banyak  item  di  setiap  masing- masing cluster .
Gambar 8. Jumlah Anggota Cluster
Berdasarkan  percobaan  yang  sudah  dilakukan diperoleh  3 cluster terbaik.  Yakni  pada  algoritma K- prototypes dengan cluster 0 yaitu 82 items serta cluster 1  yaitu  9  items,  sedangkan cluster 2  yang  paling banyak  yaitu  978  items.  Anggota  masing-masing cluster  sesuai  pengelompokan  data  penjualan  produk Unilever di Yogya Toserba.

## 6. Hasil Clustering
Setelah dilakukan percobaan cluster k = 0 sampai dengan k = 2 kita dapat menyimpulkan dari plot dan statistik cluster berikut ini:
Sebanyak  82 record item  produk  pada cluster 0 yang  memiliki  rata-rata  penjualan  sebesar  2.607  pcs dengan memiliki jumlah penjualan dari 1.219  - 6.065 pcs. Dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Plot Dan Statistik Cluster 0
Sebanyak 9 record item produk pada cluster 1 yang memiliki  rata-rata  penjualan  sebesar  11.602  pcs dengan memiliki jumlah penjualan dari 7.082 – 23.761 pcs. Dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Plot Dan Statistik Cluster 1
Sebanyak  978  record  item  produk  pada cluster 2 yang memiliki rata-rata penjualan sebesar 205 pcs dan memiliki  jumlah  penjualan  dari  0-1.372  pcs.  Dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Plot Dan Statistik Cluster 2

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  setelah  di  lakukan  proses  clustering dengan  jumlah cluster k  =  0  sampai  k  =  2  diperoleh item produk yang termasuk ke dalam fast moving dan slow moving di Yogya Toserba Purwakarta (PT. Akur Pratama)  bisa  dilihat  dari  hasil  evaluasi cluster menggunakan algortima  K-prototype . Cluster yang mempunyai  nilai sellout terbesar  ada  pada cluster 0 dan cluster 1 sehingga kedua cluster tersebut termasuk ke  dalam  kategori  item fast  moving yaitu  1.219  – 23.761  pcs  penjualannya,  sedangkan cluster yang mempunyai sellout terkecil  ada  pada  cluster  2 sehingga  termasuk  ke  dalam  kategori  item slow moving yang mempunyai sellout di bawah 1.000 pcs penjualannya  oleh  karena  itu  item  tersebut  harus segera  dilakukan  proses delisted dan  digantikan  oleh produk baru.
Penelitian  ini  hanya  sebagai  bahan  masukan kepada  toko  dalam  menyempurnakan  aplikasi  yang sudah  ada  karena  belum  adanya  metode  yang  tepat dalam  mengelolah  data  penjualan  berdasarkan karakteristik produk jual yang terbagi menjadi produk laku  ( fast  moving )  dan  produk  kurang  laku  ( slow moving ), diharapkan penelitiaan ini dapat mempersingkat  waktu  dalam  pengolahan  data  untuk tercapainya penjualan yang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  S.  Sulthoni,  “Segmentasi  Pelanggan  PT. Telekomunikasi Seluler Indonesia Menggunakan Clustering Algoritma K-prototypes Dan Metode Elbow,” 2020.
[2]  R. Nooraeni, S. Tinggi, and I. Statistik, “Metode Cluster  Menggunakan  Kombinasi  Algoritma Cluster  K-Prototype  Dan  Algoritma  Genetika Untuk  Data  Bertipe  Campuran  Cluster  Method Using  a  Combination  of  Cluster  K-Prototype
Algorithm  and  Genetic  Algorithm  for  Mixed Data,” J. Apl. Stat. Komputasi Stat. , vol. 7, no. 2, pp. 17–17, 2015, [Online]. Available: https://jurnal.stis.ac.id/index.php/jurnalasks/artic le/view/23.
[3]  R.  Rusinta,  “Pengembangan  Sistem  Informasi Berbasis Web Kasongan,” p. 194, 2007.
[4]  M. J. Sablik et al. , “No 主観的健康感を中心とし
た在宅高齢者における 健康関連指標に関する共 分散構造分析 Title,” Acta  Mater. ,  vol.  33,  no.
10,  pp.  348–352,  2012,  [Online].  Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.actamat.2015.12.003 %0Ahttps://inis.iaea.org/collection/NCLCollecti onStore/_Public/30/027/30027298.pdf?r=1&r=1 %0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.jmrt.2015.04.00 4.
[5]  R. R. Arista, R. A. Asmara, and D. Puspitasari, “Pengelompokan  Kejadian  Gempa  Bumi Menggunakan  Fuzzy  C-Means  Clustering,” J. Teknol.  Inf.  dan  Terap. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  103– 110, 2019, doi: 10.25047/jtit.v4i2.67.
[6]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[7]  D. Mulyanti, “Analisis Pengendalian Persediaan Buah  Segar  Hipermarket  Giant  Poins  Lebak Bulus,” p. 150, 2011.
[8]  S.  Kasna,  Y.  D.  L.  Widyasari,  and  Y.  Fitrisia, “Implementasi Metode Time Series Dan Metode Fsn  Pada  Sistem  Informasi  Apotek  Willy Farma,” JSI J. Sist. Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 1906– 1916, 2020, doi: 10.36706/jsi.v12i1.9470.
[9]  W. O. Zusnita, U. Kaltum, U. W. Pramudya, O. Zusnita,  D.  Manajemen,  and  F.  Ekonomi, “Pengendalian Persediaan Slow Moving Item PT PLN ( Persero ) Area Bandung,” vol. 5, pp. 412– 424, 2018.
[10]  F.  A.  M.  Ali,  Irfan,  Arif  Rinaldi  Dikananda, “PENGELOMPOKAN JUMLAH PENDUDUK BERDASARKAN  KATEGORI  USIA  0-18 TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN PENGEMBANGAN POTENSI  DESA  WISATA  DI  KABUPATEN
CIREBON Irfan,” J. Manaj. Inform. , vol. 4, no.
2, 2017, doi: 0.37600/tekinkom.v2i2.115.